テスト自動化プラットフォーム「Autify」におけるAI

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テスト自動化プラットフォーム「Autify」におけるAI Sep. 12, 2023 Autify 松浦隼人

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概要沿革 80名

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https://autify.com/ja

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Autify for Webデモ Youtubeのデモビデオをご覧いただくか　デモリクエストをお申し込みください！ https://www.youtube.com/watch?v=03u34_qo8LY https://autify.com/ja/

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https://autify.com/ja/mobile

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テスト自動化の利点・欠点おさらい

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テスト自動化の必要性・利点 ● 複雑化するアプリケーション → 手動ではカバーしきれない ● 改善スピードを上げる必要性 → リリース頻度・テスト頻度を上げる必要性 ● 同じテストの繰り返し増 → 自動化による手動工数削減

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テスト自動化の問題点 ● 手動テストとは違ったスキルが必要 ○ テストコードを書く

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テスト自動化の問題点 ● 自動化ならではの問題 ○ 人間なら自然に回避できる問題を明示的に回避する必要がある ■ 例 : 時差をつけて現れる要素をクリックする ■ 例 : 要素の情報(idやclassなど)が動的に変わる

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テスト自動化の問題点 ● 作成した自動テストのメンテナンスコスト ○ テスト対象が変わった時のシナリオのアップデート

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AIを使ったテスト自動化 : 問題点を解決・緩和 ● 手動テストとは違ったスキルが必要 ○ コードを(ほとんど)書かなくてもOK ● 自動化ならではの問題 ○ AIがサポート ● 作成した自動テストのメンテナンスコスト ○ AIがサポート

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AutifyにおけるAI

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AutifyにおけるAI ● 変化した要素の探索 ○ 主にHTMLを使用 ○ 要素の特徴情報から、変化した要素を高精度で特定 ■ 人間はそれが正しいかチェックするだけ ■ テストシナリオのメンテナンスが短時間で容易に

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AutifyにおけるAI ● ビジュアルリグレッションテスト ○ テスト実行時のスクリーンショットを比較して差分を検出 ○ 画面全体だけでなく要素単位でも比較可能

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AutifyにおけるAI ● 画像情報を用いた要素の特定、変化した要素の探索 ○ モバイルアプリのテストの問題 ■ 構造化された要素情報がない(乏しい) ■ 画像情報に依存する必要 ○ 画像情報を元に、指定した要素を AIが抽出・特定 ○ 同様に画像情報を元に、変化があった要素を探索

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AutifyにおけるAI ● これまでは主にテスト作成と実行 ○ テスト戦略、設計などの上流工程は引き続き経験と知識が必要 1. 要件分析 2. テスト計画の作成 3. テストケースの開発 4. テスト環境の作成 5. テストの実行 6. テストサイクルの完結 Autifyがサポート

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AutifyにおけるさらなるAIの活用 ● Autify AI Labs ○ https://autify.com/ja/ai-labs ● さらに進んだ利用 : シナリオの作成支援 ○ テストステップごとの提案 (Autify Step Suggestions) ■ レコーディング時、ステップごとに何をテストすべきか提案 ■ 従うだけでテストシナリオが作成できる

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Step Suggestionsデモ Youtubeのデモビデオをご覧ください https://www.youtube.com/watch?v=6QlORqpfAVY

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まとめ ● テスト、品質保証は人の目が大事、職人芸 ● AIを使えばその一部を代替できる ○ テスト実行部分への適用 ○ さらにテスト自動化をスムーズにする分野へ ● 人間はテスト設計など、より高度な仕事を

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Autify for Web Autify for Web デモリクエスト/トライアルリクエスト受付中デモトライアル

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